var Allocation {LIVKS}＞＝0； # task allocation on a machine in week
var Production {PROD}＞＝0； # quantity produced per producl in week
maximize profit；sum {p in PROD} price[p] * Production[p]
# Objective；to maximize the total revenue subject to capacity {m in MACHINE}；
sum {(p，m) in LIVKS} Allocation[p，m]/rate[p，m]＜＝avail[m]；# for each machine，consumped machines can not exceed avaitable quantity
subject to relationship {p in PROD}；
surer{(p，m) in LIVKS} Allocation[p，m]＝Production[p]；
subject to demandconstrainl {p in PROD}；
Production[p]＜＝demand[p]；

與數(shù)據(jù)相分離的模型文件的柔韌性很好，可以適用于很多不同的生產情況，在給出相應的數(shù)據(jù)文件以后，調用CPLEX或者MINOS等解算器即可得出最優(yōu)解。
2 舉 例

試以一簡單的場景例子對本文中所闡述的兩種方法進行比較。一工廠有三種設備machineA，machineB和machineC，各設備的數(shù)量分別為3臺，2臺，1臺。生產兩種產品prod1和prod2，其市場銷售平均價格分別為＄50和＄35，其中產品prod1只能在machineA與machineB上生產，周生產率分別為100k和80k，而prod2則可在三種設備上生產，周生產率分別為120k，90k和80k。產品prod1與prod2的最大周需求量分別為400k與350k。問如何安排周生產計劃能使企業(yè)的收益最大。

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